不确定性条件下供应链优化模型及算法研究

发布时间：2020-05-25 07:49

【摘要】： 近年来,供应链管理已成为国内外企业和学者共同面对的重要课题。供应链管理优化模型及其算法虽研究较多,但尚待探索,予以完善。本文主要针对不确定性条件下供应链管理中的供应商选择、生产计划和分销订货决策问题,从战术层面建立优化模型,并寻求有效的求解方法,为供应链管理提供理论依据和参考。首先分析了供应链中不确性的来源及其影响,指出本文建模过程中所考虑的不确定性,并利用蒙特卡洛法对不确定性需求进行预测。以服从正态分布为例,考虑不确定需求独立和相关两种实际情况,分别产生独立随机数和相关随机数对独立需求和相关需求进行预测,统计检验结果表明预测方法的有效性。对需求相关性的考虑将使对应的一类实际问题求解更具合理性。其次考虑需求和采购商主、客观偏好的不确定性,建立供应商选择及定购计划多目标模型。利用不确定的主、客观偏好系数,结合AHP,DEA求得的权重,确定供应商各评价准则的综合权重,将多目标规划模型转化成单目标规划模型,利用优化软件求解。算例的结果既说明算法的有效性,也表明该方法可为采购商选择供应商和确定定购量提供参考。再次考虑需求的不确定性和相关性,以利润最大和机会损失最小为目标建立生产计划的多目标模型。采用相关随机数作为需求预测,将蒙特卡洛法与遗传算法相结合对问题进行求解。算例的对比试验结果既表明了算法的有效性,也表明该方法能够为决策者提供有效的帮助。最后考虑分销商不同的竞争行为,以及订货量对价格的敏感性,以利润最大为目标,建立分销系统订货决策的优化模型,利用博弈论和运筹学相结合的方法对模型求解。数值实例不仅验证了算法的有效性,而且表明该方法可以为生产商制定批发价格和分销商确定订货量、分销价格提供有效的参考和帮助。
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F224;F274

【引证文献】